如何將仿射變換應用於 3d numpy 數組？

Question

我使用以下代碼獲得了 [180,512,512] 形狀的 DICOM 圖像。 該圖像由 180 個切片組成，大小為 512x512。

dcm_list = glob.glob(os.path.join(PathDicom, "*.dcm"))
slices = [pydicom.read_file(dcm) for dcm in dcm_list]
slices.sort(key = lambda x: float(x.InstanceNumber))
if ('RescaleIntercept' in slices[0] and 'RescaleSlope' in slices[0]):
    print("TRUE")
    slope = slices[0].RescaleSlope
    intercept = slices[0].RescaleIntercept
    image = np.stack([s.pixel_array*slope+intercept for s in slices], axis=0)
else:
    image = np.stack([s.pixel_array for s in slices], axis=0)

但是，我想將這些圖像傾斜成如下所示的 4x4 仿射矩陣，但我不知道該怎么做。

4x4 affine matrix : 

[[ 2.1219860e-01  9.1372589e-03 -1.4462248e-02 -1.1527188e+02]
 [-9.1041764e-03  2.1220960e-01  1.0911685e-02 -9.0879768e+01]
 [ 3.1687310e-03 -2.1837775e-03  9.9983585e-01 -7.8977943e+01]
 [ 0.0000000e+00  0.0000000e+00  0.0000000e+00  1.0000000e+00]]

Answer 1

對於 dicom 中的 3D 功能，尤其是如果您想做旋轉等，也許可以查看simpleITK而不是 pydicom。

它本身（並且非常快速地）處理 3D dicom 圖像的完整 3D 方面，並且會非常簡單輕松地完成您在這里尋找的事情。

Pydicom 在很多方面都很棒，但如果您正在尋找 3D 操作，您可能會更好地轉向 SITK。